Data Scientist в Лавку (геоаналитика)

Навыки

• Внимание к деталям
• Коммуникация
• Логистика
• Machine Learning
• Прототипирование
• Python
• SQL

О компании и продукте

• Мы ищем ML‑специалиста в команду, которая развивает географию Яндекс Лавки. Наша команда осваивает новые территории, размещает дарксторы, оценивает потенциал разных районов и следит за качеством сервиса для пользователей в городах и районах. Роль подойдёт специалисту, который хорошо разбирается в машинном обучении и умеет технически реализовывать модели

Задачи

• Data Scientist в Лавку (геоаналитика)
• Вам предстоит работать с геоданными и создавать ML‑модели, чтобы решать бизнес‑задачи: например, прогнозировать спрос или оптимизировать размещение дарксторов
• Ваша работа будет на стыке геоаналитики, Data Science и операционной аналитики
• Нужно будет превращать аналитические задачи в работающие ML‑решения, которые помогут развивать сеть Лавки
• Какие задачи вас ждут Построение ML‑моделей
• Вы будете разрабатывать и обучать модели для прогнозирования спроса в разных районах и городах
• Вам нужно создавать решения, которые оценят потенциал новых территорий с учётом геоданных, демографии, логистики и других факторов
• Также предстоит адаптировать существующие модели под новые регионы и сценарии — чтобы модели оставались актуальными в меняющихся условиях
• Ваша работа позволит получить надёжные ML‑решения: это напрямую повлияет на бизнес‑результаты — поможет точнее прогнозировать спрос, эффективнее распределять ресурсы и выбирать приоритетные зоны для развития сети
• Обработка геоданных
• Ваши задачи — готовить и обрабатывать пространственные данные: полигоны доставки, H3‑сетки, зоны доступности — для использования в моделях машинного обучения
• Важная часть работы — feature engineering: извлекать и создавать признаки на основе геоданных, демографических показателей и операционных метрик
• Также вам предстоит интегрировать геоданные в ML‑пайплайны — обеспечить правильную подачу информации в модели и согласованность форматов данных
• Цель — сформировать качественную входную базу для моделей, чтобы повысить точность прогнозов и улучшить качество решений
• Оптимизация моделей
• Вы будете регулярно следить за качеством и актуальностью ML‑моделей: оценивать их работу с текущими данными, при необходимости переобучать или дорабатывать алгоритмы
• Вам нужно тестировать разные версии моделей, сравнивать их и анализировать влияние на ключевые бизнес‑метрики
• Также предстоит оптимизировать модели — улучшать скорость и точность предсказаний
• Реализация ML‑пайплайнов
• Вы будете писать чистый и воспроизводимый код на Python — от сбора данных до получения финального прогноза
• Ваша задача — автоматизировать работу: собирать данные, обучать и развёртывать модели, чтобы сократить ручную работу и повысить стабильность решений
• Вам также нужно будет сотрудничать с инженерами данных и аналитиками: настраивать конвейеры данных, передавать результаты моделей в бизнес‑системы и следить за работой всего стека
• Цель — вывести модели из стадии прототипов и начать активно использовать их в компании
• Поддержка ML‑решений
• Вам предстоит помогать команде геоаналитиков работать с моделями машинного обучения

Требования

• Работали над построением и внедрением ML‑моделей
• Владеете Python и SQL
• Понимаете основы математической статистики и теории вероятностей
• Умеете работать с большими объёмами данных и строить воспроизводимые пайплайны
• Способны быстро осваивать новые инструменты и подходы в ML
• Внимательны к деталям, аккуратны в коде и расчётах
• Обладаете хорошими коммуникативными навыками для взаимодействия с командой
• От 3 лет

Будет плюсом

• Работали с геоданными или геопакетами: GeoPandas, Shapely, H3, PostGIS и т. п
• Решали задачи прогнозирования спроса, кластеризации территорий или оптимизации размещения объектов
• Знаете основы логистики или операционной аналитики
• Больше о команде Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex

Условия

• Гибридный

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.